特斯拉Cybercab落地引爆智能驾驶赛道！政策赋能国内产业链加速成熟-汽车频道-和讯网
和讯汽车 媒体档案 本站收录 1421 篇 近 180 天 1377 篇 营销维度扣分 180/n=1388 篇 在档更正 0 次 查看档案 →信源数 3家
同一件事有几家不同来源报道过。≥3 家才够本站的「已核验」。
和讯汽车每日经济新闻汽车之家
具名引用 0处
正文里点名到的信源（机构 / 人名 / 公告）。判决里没有这一项的老稿留空。
判决里这一项是空的——正文没点名到可核的信源。
情绪强度 0分
情绪化表述的扣分，0 = 没量到情绪词。
根本完全
独有数字 —
本篇写了、同事件另一家没写的关键数字。不代表对方漏了，只是这篇多给了。
这篇没有这一项：它不在任何多源事件簇里（孤篇）。
正文重合 —
与同源最相似那篇的正文重合度。高不等于抄——同一场发布会出来的稿子，本来就会用同一批数字和同一段官方表述。
这篇没有这一项：它不在任何多源事件簇里（孤篇）。
为什么是这个分？（点开看判定依据）
这个分怎么自己复算
- 口径版本
- quality-rules-v1+3e8acca1e74a
- 原文指纹
- 3fd1c272be7574e4203170f184423a4c…
- 判决方式
- 规则版 —— 逐位复现：同一条原文、同一个口径版本， 任何人都该跑出一模一样的四维扣分和总分。
- 复算命令
- python manage.py recompute_verdict 3414
这条命令不写库、不调模型、不联网：拿着这个仓库和那条原文就能跑。 口径参数表在 判定口径 页上， 和上面这个版本号是同一份。
这篇全文共 31 句 —— 逐句过检结果：
「有据」= 句中有具名信源或带单位的可核查数据；「无据断言」= 用了绝对化说法但整句既无信源也无数据。 自动判定会出错，这只是对句子用词的机器观测，不是对内容真伪的结论。
镜下逐句 · 这几句被判到了
全球无人驾驶商业化落地迎来关键里程碑。
据了解，Cybercab是特斯拉专为自动驾驶出租车（Robotaxi）服务打造的双座无人驾驶电动车，采用无方向盘、无踏板的极简设计，完全依赖自动驾驶系统运行。
“激活状态下车企担责”的根本性规则，将倒逼车企从“追求短期营销噱头”转向“死磕底层技术安全”，加大研发投入，完善质量控制与数据隐私保护，推动智能汽车产业高质量发展。
亚太股份（002284.SZ）在接受调研时透露，公司近年来深耕角模块技术，解决方案集成了公司的轮毂电机、电子机械制动（EMB）、主销转向系统、主动悬架以及底盘域控制器，实现了车辆各系统的独立控制，颠覆了传统汽车的阿克曼转向模式，赋予了车辆原地转向、横向移动等功能，极大地拓展了车辆的应用场景，为智能驾驶的普及奠定基础。
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你也判一下：这篇写得客观吗？
先说你的判断，再看 AI 判了什么——我们不写谁对谁错。
两边不一样很正常——本站表述倾向抽检准确率 只有 56.5%， AI 的判定不是标准答案。你的判断记在读者信号里， 与人工金标分开存放；是否纳入训练要等标注口径会定。
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